AI is collapsing the distance between idea and execution, with real customer examples showing dramatic gains. Model capabilities are accelerating exponentially while adoption lags, creating a growing gap. The event agenda highlights how developers shape AI experiences through applications.
AI đang thu hẹp khoảng cách giữa ý tưởng và thực thi, với các ví dụ khách hàng thực tế cho thấy mức tăng trưởng ấn tượng. Năng lực của mô hình đang tăng tốc theo cấp số nhân trong khi việc ứng dụng còn chậm, tạo ra khoảng cách ngày càng lớn. Chương trình sự kiện nhấn mạnh cách các nhà phát triển định hình trải nghiệm AI thông qua ứng dụng.
Heat.
Nóng.
Heat.
Nóng.
Heat.
Nóng.
Heat.
Nóng.
Morning London.
Chào buổi sáng London.
- Hello.
- Xin chào.
- This is uh this is the first time that we've taken Claude uh Code with Claude outside of San Francisco and uh I'm very excited to be here with everyone.
- Đây là lần đầu tiên chúng tôi đưa Claude Code với Claude ra ngoài San Francisco và tôi rất hào hứng được ở đây với mọi người.
Um before we jump in, can I take a quick selfie?
Ừm trước khi chúng ta bắt đầu, tôi có thể chụp một bức selfie nhanh không?
- Is that okay?
- Được không?
All right.
Được rồi.
Ready?
Sẵn sàng chưa?
All right.
Được rồi.
I think we got it.
Tôi nghĩ chúng ta chụp được rồi.
I um I want to start today by telling you how I originally got into coding.
Tôi ừm tôi muốn bắt đầu hôm nay bằng cách kể cho các bạn nghe cách tôi bước vào lập trình ban đầu.
I actually learned on a scientific calculator and uh I found out that I could program my calculator to help me pass math tests and do well on homework.
Thực ra tôi học trên một chiếc máy tính khoa học và ừm tôi phát hiện ra rằng mình có thể lập trình máy tính của mình để giúp tôi vượt qua các bài kiểm tra toán và làm tốt bài tập về nhà.
I was using a TI 83 calculator.
Tôi đã dùng một chiếc máy tính TI 83.
I think in the UK use Casios uh Casios for this.
Tôi nghĩ ở Anh người ta dùng Casios ừm Casios cho việc này.
And I found out that you could write little programs in TI basic.
Và tôi phát hiện ra rằng bạn có thể viết những chương trình nhỏ bằng TI basic.
This is like the basic dialect for TI calculators.
Đây giống như phương ngữ basic dành cho máy tính TI.
And um I could reference the little programs when I couldn't remember what to do.
Và ừm tôi có thể tham chiếu những chương trình nhỏ đó khi tôi không nhớ phải làm gì.
It worked beautifully.
Nó hoạt động tuyệt vời.
I got great scores on my math tests and my homework.
Tôi đạt điểm cao trong các bài kiểm tra toán và bài tập về nhà.
And then I taught my classmates how to program their calculators and they also got great scores on their math tests and their homework.
Và sau đó tôi dạy các bạn cùng lớp cách lập trình máy tính của họ và họ cũng đạt điểm cao trong các bài kiểm tra toán và bài tập về nhà.
At some point I even published a guide on the internet for how to program scientific calculators.
Đến một lúc nào đó tôi thậm chí còn xuất bản một hướng dẫn trên internet về cách lập trình máy tính khoa học.
I was uh I was 13 when I wrote this.
Tôi ừm tôi 13 tuổi khi viết cái này.
That was my introduction to software.
Đó là lần đầu tôi tiếp xúc với phần mềm.
It was very practical and um as a kid it just it felt like magic.
Nó rất thực tế và ừm khi còn là một đứa trẻ nó cứ như là phép thuật vậy.
Around the same age, I figured out HTML, not to build a startup, but to make my eBay listings look better than everyone else's so I could sell Pokémon cards.
Cũng khoảng tuổi đó, tôi tìm hiểu HTML, không phải để xây dựng một startup, mà để làm cho các tin đăng eBay của tôi trông đẹp hơn của mọi người để tôi có thể bán thẻ Pokémon.
There were tables, blinking text, the whole thing.
Có bảng biểu, chữ nhấp nháy, đủ thứ.
And uh and it worked.
Và ừm và nó hiệu quả.
I sold three legendary birds for 99 cents each.
Tôi bán ba con chim huyền thoại với giá 99 xu mỗi con.
They were all holographic and uh in hindsight I wish I would have held on to those.
Chúng đều là holographic và ừm nhìn lại tôi ước mình đã giữ chúng lại.
There was a whole generation of us like that, right?
Có cả một thế hệ chúng tôi như vậy, đúng không?
We didn't learn to program from a textbook.
Chúng tôi không học lập trình từ sách giáo khoa.
We learned from tinkering.
Chúng tôi học từ việc mày mò.
And I still remember the giddy feeling that I got when one of my calculator programs ran.
Và tôi vẫn nhớ cảm giác lâng lâng khi một trong những chương trình máy tính của tôi chạy được.
You made the thing and it did what you wanted.
Bạn tạo ra thứ đó và nó làm đúng điều bạn muốn.
And then somewhere along the way, programming got complicated.
Và rồi đâu đó trên con đường, lập trình trở nên phức tạp.
Uh, compilers, type checkers, build systems, package managers, 12 config files before you could write a single line of code.
Ừ, trình biên dịch, trình kiểm tra kiểu, hệ thống build, trình quản lý gói, 12 tệp cấu hình trước khi bạn có thể viết một dòng mã.
The distance between I have an idea and it runs just kept getting longer.
Khoảng cách giữa tôi có một ý tưởng và nó chạy cứ ngày càng dài ra.
What's happening now is that distance is collapsing again.
Điều đang xảy ra bây giờ là khoảng cách đó đang thu hẹp lại.
You describe a problem and the program shows up.
Bạn mô tả một vấn đề và chương trình xuất hiện.
It's the calculator feeling except the calculator can write a distributed system.
Đó là cảm giác của chiếc máy tính, chỉ khác là chiếc máy tính có thể viết một hệ thống phân tán.
Now I get to watch people experience the same feeling of bringing ideas to life and it's happening on a scale none of us imagined even a year ago.
Giờ tôi được chứng kiến mọi người trải nghiệm cảm giác tương tự khi biến ý tưởng thành hiện thực và nó đang diễn ra ở quy mô mà không ai trong chúng ta tưởng tượng được chỉ một năm trước.
It's so gratifying to talk to people experiencing this every day from individual indie devs to our biggest customers that are taking on significant challenges.
Thật mãn nguyện khi nói chuyện với những người trải nghiệm điều này mỗi ngày, từ các nhà phát triển indie cá nhân đến những khách hàng lớn nhất của chúng tôi đang đối mặt với những thách thức đáng kể.
For instance, Spotify uses cloud code to migrate thousands of repos.
Ví dụ, Spotify sử dụng cloud code để di chuyển hàng nghìn repo.
The team led by Nicholas Gustiffson built a background agent on cloud.
Nhóm do Nicholas Gustiffson dẫn dắt đã xây dựng một tác nhân nền trên cloud.
It reads a migration that's described in plain English and it runs
Nó đọc một cuộc di chuyển được mô tả bằng tiếng Anh đơn giản và nó chạy
it across a fleet of agents opening PRs.
Nó trên một đội tác nhân mở các PR.
It's now merging over a thousand PRs a month into production and it's cutting migration time by over 90%.
Hiện nó đang hợp nhất hơn một nghìn PR mỗi tháng vào production và nó đang cắt giảm thời gian di chuyển hơn 90%.
That's real engineering hours back.
Đó là số giờ kỹ thuật thực sự được trả lại.
And sometimes speed isn't just about efficiency.
Và đôi khi tốc độ không chỉ là về hiệu quả.
It's about delivering on a mission.
Mà là về việc hoàn thành một sứ mệnh.
Felicia Coruru is the co-founder and CEO of Binty.
Felicia Coruru là đồng sáng lập và CEO của Binty.
Her software runs the systems that case workers use to place kids in foster care.
Phần mềm của cô vận hành các hệ thống mà nhân viên xã hội dùng để đưa trẻ em vào chăm sóc nuôi dưỡng.
the paperwork, the home visits, the licensing process.
Giấy tờ, các chuyến thăm nhà, quy trình cấp phép.
And this year, her team used the Quad API to give case workers back hours that they used to spend on paperwork.
Và năm nay, nhóm của cô đã sử dụng Quad API để trả lại cho nhân viên xã hội những giờ mà trước đây họ phải dành cho giấy tờ.
And they took 20 days off the process of licensing a foster family.
Và họ đã rút ngắn 20 ngày trong quy trình cấp phép cho một gia đình nuôi dưỡng.
20 days.
20 ngày.
It's not just an efficiency metric.
Đó không chỉ là một chỉ số hiệu quả.
That's a kid connecting with a family.
Đó là một đứa trẻ được kết nối với một gia đình.
That excitement of solving problems is something I hear from people all the time.
Niềm phấn khích khi giải quyết vấn đề là điều tôi nghe được từ mọi người mọi lúc.
And I'm going to guess that everyone here experiences this differently.
Và tôi đoán rằng mọi người ở đây trải nghiệm điều này theo cách khác nhau.
Some of you are living on the frontier.
Một số bạn đang sống trên biên giới tiên phong.
Some of you are bringing along the people around you.
Một số bạn đang dẫn dắt những người xung quanh mình.
Many of you can feel the ground shifting under us and you want a view of maybe what's coming next and all of us at Anthropic can feel that shifting happening too.
Nhiều bạn có thể cảm nhận được mặt đất đang dịch chuyển dưới chân chúng ta và bạn muốn có cái nhìn về những gì có thể sắp tới, và tất cả chúng tôi tại Anthropic cũng cảm nhận được sự dịch chuyển đó.
The industry is moving at incredible speed and that makes sense when you look at the exponential and how fast these models are getting better.
Ngành công nghiệp đang di chuyển với tốc độ đáng kinh ngạc và điều đó hợp lý khi bạn nhìn vào hàm số mũ và tốc độ các mô hình này đang trở nên tốt hơn.
Remember a couple years ago, the frontier of model development was so good that Quad could draft a pretty good git commit.
Hãy nhớ vài năm trước, biên giới của phát triển mô hình đã tốt đến mức Quad có thể soạn một git commit khá tốt.
A year ago, we were sitting on stage at our first ever code with quad event in San Francisco.
Một năm trước, chúng tôi đang ngồi trên sân khấu tại sự kiện code with quad đầu tiên của chúng tôi ở San Francisco.
Opus 4 was the headline.
Opus 4 là tiêu đề chính.
And the idea that Cloud could run for a few minutes and build an entire feature without a human checking in, that was crazy.
Và ý tưởng rằng Cloud có thể chạy trong vài phút và xây dựng toàn bộ một tính năng mà không cần con người kiểm tra, điều đó thật điên rồ.
Six months ago, agents started running end to end overnight and I started being able to wake up to finished work.
Sáu tháng trước, các agent bắt đầu chạy từ đầu đến cuối qua đêm và tôi bắt đầu có thể thức dậy với công việc đã hoàn thành.
Then uh last month, Mythos read the entire open BSD source tree and it found a 27y old vulnerability that survived every human reviewer, every fuzzer, every static analyzer that was thrown at it for almost three decades.
Rồi uh tháng trước, Mythos đã đọc toàn bộ cây nguồn open BSD và nó tìm ra một lỗ hổng 27 năm tuổi đã tồn tại qua mọi người đánh giá, mọi fuzzer, mọi trình phân tích tĩnh được đưa vào nó trong gần ba thập kỷ.
The jumps keep getting bigger and the intervals keep getting shorter.
Những bước nhảy ngày càng lớn hơn và khoảng thời gian ngày càng ngắn hơn.
But even though model capabilities are improving on an exponential, most organizations are still adopting AI on a linear path.
Nhưng dù khả năng của mô hình đang cải thiện theo hàm số mũ, hầu hết các tổ chức vẫn đang áp dụng AI theo một con đường tuyến tính.
That means there's a growing gap between what AI can do and what it's actually doing for people.
Điều đó có nghĩa là có một khoảng cách ngày càng lớn giữa những gì AI có thể làm và những gì nó thực sự đang làm cho mọi người.
Closing that gap and translating model capability into something that people can actually use is what you all as developers do.
Thu hẹp khoảng cách đó và chuyển hóa khả năng của mô hình thành thứ mà mọi người thực sự có thể sử dụng là điều mà tất cả các bạn với tư cách nhà phát triển làm.
And you're doing it year-over-year.
Và các bạn đang làm điều đó năm này qua năm khác.
API volume is up nearly 17x on the cloud platform.
Khối lượng API đã tăng gần 17 lần trên nền tảng cloud.
And on cloud code, the average developer is now spending over 20 hours a week running cloud.
Và trên cloud code, nhà phát triển trung bình hiện đang dành hơn 20 giờ mỗi tuần để chạy cloud.
Like you, we've been shipping a lot lately and we want you to walk away today with a clear picture of where we're headed.
Giống như các bạn, chúng tôi đã phát hành rất nhiều thứ gần đây và chúng tôi muốn các bạn ra về hôm nay với một bức tranh rõ ràng về nơi chúng tôi đang hướng tới.
So you can plan for it and you can ride the exponential with us.
Để các bạn có thể lên kế hoạch cho nó và có thể cùng chúng tôi cưỡi lên hàm số mũ.
This event is how is about how we're making our products work better for all of you.
Sự kiện này là về cách chúng tôi làm cho các sản phẩm của mình hoạt động tốt hơn cho tất cả các bạn.
And this morning we're going to show you what that looks like.
Và sáng nay chúng tôi sẽ cho các bạn thấy điều đó trông như thế nào.
First, Lisa is going to talk about our foundation.
Đầu tiên, Lisa sẽ nói về nền tảng của chúng tôi.
That's the model layer.
Đó là lớp mô hình.
And she'll explore more about what going on with our frontier models and what's coming next.
Và cô ấy sẽ khám phá thêm về những gì đang diễn ra với các mô hình tiên phong của chúng tôi và những gì sắp tới.
On the cloud platform, we're shifting updates to cloud managed agents.
Trên nền tảng cloud, chúng tôi đang chuyển các cập nhật sang cloud managed agents.
And Angela and Caitlyn are going to walk you through how you can securely build and deploy agents at scale.
Và Angela và Caitlyn sẽ hướng dẫn các bạn cách xây dựng và triển khai agent an toàn ở quy mô lớn.
And then finally on
Và cuối cùng trên
cloud code, CAD and I will walk you through the latest features like uh the new agent view and then important new primitives like routines to let flood prompt itself even when you're away from your computer.
Cloud code, CAD và tôi sẽ hướng dẫn các bạn qua các tính năng mới nhất như uh chế độ xem agent mới và sau đó là các nguyên thủy mới quan trọng như routines để cho phép flood tự nhắc chính nó ngay cả khi bạn rời khỏi máy tính.
All of it comes back to you and what you're going to build because most people are never going to call the cloud API.
Tất cả đều quay trở lại với các bạn và những gì các bạn sẽ xây dựng bởi vì hầu hết mọi người sẽ không bao giờ gọi cloud API.
Most people are never going to run Claude in a terminal.
Hầu hết mọi người sẽ không bao giờ chạy Claude trong terminal.
They're gonna experience AI through something one of you built on the cloud platform.
Họ sẽ trải nghiệm AI thông qua thứ mà một trong các bạn đã xây dựng trên nền tảng cloud.
A designer exploring new directions with Canva.
Một nhà thiết kế khám phá những hướng đi mới với Canva.
A lawyer getting a brief out the door faster with Lora.
Một luật sư hoàn thành bản tóm tắt nhanh hơn với Lora.
Or a developer using any one of the world's best coding agents.
Hoặc một nhà phát triển sử dụng bất kỳ một trong những coding agent tốt nhất thế giới.
You all shape what AI feels like for everyone else.
Tất cả các bạn định hình cảm giác về AI cho mọi người khác.
We'd never be able to build something build everything that people need to solve their problems.
Chúng tôi sẽ không bao giờ có thể xây dựng mọi thứ mà mọi người cần để giải quyết vấn đề của họ.
This is only something that you all can do.
Đây là điều chỉ các bạn mới có thể làm.
So, uh, thanks for being here today.
Vậy, uh, cảm ơn vì đã ở đây hôm nay.
Thanks for partnering with us to shape what AI looks like for the world and for joining us as we all reexperience those feelings of learning to code and solve problems again.
Cảm ơn vì đã hợp tác với chúng tôi để định hình AI trông như thế nào cho thế giới và vì đã tham gia cùng chúng tôi khi tất cả chúng ta trải nghiệm lại những cảm giác học lập trình và giải quyết vấn đề một lần nữa.
Up next, Lisa from the research PM team.
Tiếp theo, Lisa từ nhóm PM nghiên cứu.
Hi.
Xin chào.
So I joined Enthropic in 2023 and have been a part of every model launch since Claude 3.
Vậy tôi đã tham gia Enthropic vào năm 2023 và đã là một phần của mọi đợt ra mắt mô hình kể từ Claude 3.
That means I've been involved in bringing 17 different versions of Claude to end users and developers.
Điều đó có nghĩa là tôi đã tham gia vào việc mang 17 phiên bản khác nhau của Claude đến với người dùng cuối và nhà phát triển.